Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Detección de entidades (versión 2) Utilice la **DetectEntitiesV2** para detectar entidades en archivos individuales o la **StartEntitiesDetectionV2Job** para el análisis por lotes en varios archivos. Puede detectar entidades en las siguientes categorías: + `ANATOMY:` detecta las referencias a partes o sistemas del cuerpo y sus localizaciones. + `BEHAVIORAL_ENVIRONMENTAL_SOCIAL`: detecta los comportamientos y las condiciones del entorno que afectan a la salud de una persona. Esto incluye el consumo de tabaco, alcohol o drogas recreativas, las alergias, el sexo y la raza o el grupo étnico. + `MEDICAL_CONDITION:` detecta los signos, síntomas y diagnósticos de afecciones médicas. + `MEDICATION:` detecta la información sobre los medicamentos y las dosis del paciente. + `PROTECTED_HEALTH_INFORMATION:` detecta la información personal del paciente. + `TEST_TREATMENT_PROCEDURE:` detecta los procedimientos que se utilizan para determinar una afección médica. + `TIME_EXPRESSION:` detecta entidades relacionadas con el tiempo cuando están asociadas a una entidad detectada. La operación **DetectEntitiesV2** detecta las seis categorías. Para el análisis específico de la detección de PHI, utilice **DetectPHI** en archivos individuales y **Start PHIDetection Job** para el análisis por lotes. Amazon Comprehend Medical detecta información de las siguientes clases: + *Entidad*: referencia textual al nombre de objetos relevantes, como personas, tratamientos, medicamentos y afecciones médicas. Por ejemplo, `ibuprofen`. + *Categoría*: agrupación general a la que pertenece una entidad. Por ejemplo, el ibuprofeno forma parte de la categoría `MEDICATION`. + *Tipo*: el tipo de entidad detectada dentro de una sola categoría. Por ejemplo, el ibuprofeno pertenece al tipo `GENERIC_NAME` de la categoría `MEDICATION`. + *Atributo*: información relacionada con una entidad, como la dosis de un medicamento. Por ejemplo, `200 mg` es un atributo de la entidad del ibuprofeno. + *Característica*: algo que Amazon Comprehend Medical entiende sobre una entidad, en función del contexto. Por ejemplo, un medicamento tiene la característica `NEGATION` si el paciente no lo está tomando. + *Tipo de relación*: la relación entre una entidad y un atributo. Amazon Comprehend Medical le indica la ubicación de una entidad en el texto de entrada. En la consola de Amazon Comprehend, la ubicación se muestra de forma gráfica. Cuando usa la API, muestra la ubicación mediante un desplazamiento numérico. Cada entidad y atributo incluye una puntuación que indica el nivel de confianza que Amazon Comprehend Medical tiene en la precisión de los elementos detectados. Cada atributo también tiene una puntuación de relación. La puntuación indica el nivel de confianza que Amazon Comprehend Medical tiene en la precisión de la relación entre el atributo y su entidad principal. Identifique el umbral de confianza apropiado para su caso de uso. Utilice umbrales de confianza altos en situaciones que requieran una gran precisión. Excluya los datos que no alcancen el umbral. ## Categoría de anatomía La categoría `ANATOMY` detecta las referencias a partes o sistemas del cuerpo y sus localizaciones. ### Tipos + `SYSTEM_ORGAN_SITE`: sistemas corporales, localizaciones o regiones anatómicas y partes del cuerpo. ### Atributos + `DIRECTION`: términos direccionales. Por ejemplo, izquierda, derecha, medial, lateral, superior, inferior, posterior, anterior, distal, proximal, contralateral, bilateral, ipsilateral, dorsal, ventral, etc. ## Categoría de salud conductual, ambiental y social La categoría `BEHAVIORAL_ENVIRONMENTAL_SOCIAL` detecta referencias a comportamientos y condiciones del entorno que afectan a la salud de una persona. ### Tipo + `ALCOHOL_CONSUMPTION`: define el consumo de alcohol por parte del paciente en términos de estado de consumo, frecuencia, cantidad y duración. + `ALLERGIES`: define las alergias y las respuestas del paciente a los alérgenos. + `GENDER`: una identificación de las características de la identidad de género. + `RACE_ETHNICITY`: un constructo sociopolítico de la identificación de un paciente con un grupo racial y étnico concreto. + `REC_DRUG_USE`: define el consumo de drogas recreativas por parte del paciente en términos de estado de consumo, frecuencia, cantidad y duración. + `TOBACCO_USE`: define el consumo de tabaco por parte del paciente en términos de estado de consumo, frecuencia, cantidad y duración.Atributos Los siguientes atributos detectados solo se aplican a los tipos `ALCOHOL_CONSUMPTION`, `TOBACCO_USE` y `REC_DRUG_USE`: + `AMOUNT`: la cantidad consumida de alcohol, tabaco o droga recreativa. + `DURATION`: cuánto tiempo se ha consumido el alcohol, el tabaco o la droga recreativa. + `FREQUENCY`: con qué frecuencia se consume el alcohol, el tabaco o la droga recreativa. ### Características Las siguientes características detectadas solo se aplican a los tipos `ALCOHOL_CONSUMPTION`, `ALLERGIES`, `TOBACCO_USE` y `REC_DRUG_USE`: + `NEGATION`: una indicación de que una acción o un resultado son negativos o no se están realizando. + `PAST_HISTORY`: una indicación de que el consumo de alcohol, tabaco o drogas recreativas se produjo en el pasado (antes del encuentro actual). ## Categoría de afección médica La categoría `MEDICAL_CONDITION` detecta los signos, síntomas y diagnósticos de afecciones médicas. Esta categoría tiene un tipo de entidad, cuatro atributos y cuatro características. Se pueden asociar una o más características a un tipo. La información contextual sobre los atributos y su relación con el diagnóstico se detecta y se asocia con `DX_NAME` a través de `RELATIONSHIP_EXTRACTION.`. Por ejemplo, en el texto “chronic pain in left leg” (dolor crónico en la pierna izquierda), “chronic” (crónico) se detecta como atributo `ACUITY`, “left” (izquierda) como atributo `DIRECTION` y “leg” (pierna) como atributo `SYSTEM_ORGAN_SITE`. Las relaciones de cada uno de estos atributos se asocian con la afección médica “pain” (dolor), y se indica una puntuación de confianza. ### Tipos + `DX_NAME`: se enumeran todas las afecciones médicas. El tipo `DX_NAME` incluye la enfermedad actual, el motivo de la visita y la historia clínica. ### Atributos + `ACUITY`: determinación de una enfermedad como crónica, aguda, repentina, persistente o gradual. + `DIRECTION`: términos direccionales. Por ejemplo, izquierda, derecha, medial, lateral, superior, inferior, posterior, anterior, distal, proximal, contralateral, bilateral, ipsilateral, dorsal o ventral. + `SYSTEM_ORGAN_SITE`: localización anatómica. + `QUALITY`: cualquier término descriptivo de la afección médica, como el estadio o el grado. ### Características + `DIAGNOSIS`: una afección médica que se determina como la causa o el resultado de los síntomas. Los síntomas se pueden detectar mediante exploraciones físicas, informes de laboratorio o radiológicos o por cualquier otro medio. + `HYPOTHETICAL`: una indicación de que una afección médica se expresa como una hipótesis. + `LOW_CONFIDENCE`: una indicación de que una afección médica se expresa como de alta incertidumbre. Esto no está directamente relacionado con las puntuaciones de confianza proporcionadas. + `NEGATION`: una indicación de que una acción o un resultado son negativos o no se están realizando. + `PERTAINS_TO_FAMILY`: una indicación de que una afección médica es relevante para la familia del paciente, no para el paciente. + `SIGN`: una afección médica indicada por el médico. + `SYMPTOM`: una afección médica indicada por el paciente. ## Categoría de medicamento La categoría `MEDICATION` detecta información sobre los medicamentos y las dosis para el paciente. Se pueden aplicar uno o varios atributos a un tipo. ### Tipos + `BRAND_NAME`: el nombre de marca registrada del medicamento o agente terapéutico. + `GENERIC_NAME`: el nombre no comercial, el nombre del ingrediente o la fórmula del medicamento o agente terapéutico. ### Atributos + `DOSAGE`: la cantidad de medicamento prescrita. + `DURATION`: cuánto tiempo debe administrarse el medicamento. + `FORM`: la forma del medicamento. + `FREQUENCY`: la frecuencia de administración del medicamento. + `RATE`: La velocidad de administración del medicamento (principalmente para infusiones de medicamentos o IVs). + `ROUTE_OR_MODE`: el método de administración del medicamento. + `STRENGTH`: la concentración del medicamento. ### Características + `NEGATION`: cualquier indicación de que el paciente no está tomando un medicamento. + `PAST_HISTORY`: una indicación de que un medicamento se prescribió al paciente antes del encuentro actual. ## Categoría de información sanitaria protegida La categoría `PROTECTED_HEALTH_INFORMATION` detecta la información personal del paciente. Consulte [Detección de información sanitaria protegida (PHI)](textanalysis-phi.md) para obtener más información sobre esta operación. ### Tipos + `ADDRESS`: todas las subdivisiones geográficas de una dirección de cualquier centro, unidad o sala de un centro. + `AGE`: todos los componentes de edad, intervalos de edades o cualquier edad mencionada. Esto incluye los de un paciente, sus familiares u otras personas. El valor predeterminado se expresa en años, a menos que se indique lo contrario. + `EMAIL`: cualquier dirección de correo electrónico. + `ID`: número de la Seguridad Social, de la historia clínica, de identificación de un centro, de una prueba clínica, de un certificado o una licencia, la matrícula del vehículo, el número de un dispositivo, el del centro de asistencia o de un proveedor. Esto también incluye cualquier número biométrico del paciente, como la altura, el peso o un valor de laboratorio. + `NAME`: todos los nombres. Por lo general, los nombres del paciente, los familiares o el proveedor. + `PHONE_OR_FAX`: cualquier número de teléfono, fax o buscapersonas. No incluye los números de teléfono mencionados, como el 1-855-DÉJELO-YA y el 112. + `PROFESSION`: cualquier profesión o empleador asociado con el paciente o con sus familiares. No incluye la profesión del médico mencionado en la nota. ## Categoría de prueba, tratamiento y procedimiento La categoría `TEST_TREATMENT_PROCEDURE` detecta los procedimientos que se utilizan para determinar una afección médica. Uno o varios atributos pueden estar relacionados con una entidad de tipo `TEST_NAME`. ### Tipos + `PROCEDURE_NAME`: intervenciones que consisten en una acción única que se realiza en el paciente para tratar una afección médica o para brindarle atención sanitaria. + `TEST_NAME`: procedimientos que se realizan en un paciente con fines de diagnóstico, medición, detección o valoración y que podrían tener un valor resultante. Esto incluye cualquier procedimiento, proceso, evaluación o calificación para determinar un diagnóstico, descartar o detectar una afección, o para puntuar o valorar a un paciente. + `TREATMENT_NAME`: intervenciones realizadas durante un periodo de tiempo para combatir una enfermedad o un trastorno. Esto incluye grupos de medicamentos, como antivirales y vacunas. ### Atributos + `TEST_VALUE`: el resultado de una prueba. Se aplica solo al tipo de entidad `TEST_NAME`. + `TEST_UNIT`: la unidad de medida que puede acompañar al valor de la prueba. Se aplica solo al tipo de entidad `TEST_NAME`. ### Características + `FUTURE`: una indicación de que una prueba, un tratamiento o un procedimiento se refiere a una acción o un evento que tendrá lugar después del tema de abordado en las notas. + `HYPOTHETICAL`: una indicación de que una prueba, un tratamiento o un procedimiento se expresa como una hipótesis + `NEGATION`: una indicación de que una acción o un resultado son negativos o no se están realizando. + `PAST_HISTORY`: una indicación de que una prueba, un tratamiento o un procedimiento se realizó al paciente antes del encuentro actual. ## Categoría de expresión de tiempo La categoría `TIME_EXPRESSION` detecta entidades relacionadas con el tiempo. Esto incluye entidades como fechas y expresiones de tiempo; por ejemplo, “three days ago” (hace tres días), “today” (hoy), “currently” (actualmente), “day of admission” (fecha de ingreso), “last month” (el mes pasado) o “16 days” (16 días). Los resultados de esta categoría solo se devuelven si están asociados a una entidad. Por ejemplo, “Yesterday, the patient took 200 mg of ibuprofen” (Ayer el paciente tomó 200 mg de ibuprofeno), devolvería `Yesterday` como una entidad `TIME_EXPRESSION` que se solapa con la entidad `GENERIC_NAME` “ibuprofen” (Ibuprofeno). Sin embargo, no se reconocería como entidad en el texto “Yesterday, the patient walked their dog” (Ayer el paciente sacó de paseo a su perro). ### Tipos + `TIME_TO_MEDICATION_NAME`: la fecha en que se tomó un medicamento. Los atributos específicos de este tipo son `BRAND_NAME` y `GENERIC_NAME`. + `TIME_TO_DX_NAME`: la fecha en que se produjo una afección médica. El atributo de este tipo es `DX_NAME`. + `TIME_TO_TEST_NAME`: la fecha en que se realizó una prueba. El atributo de este tipo es `TEST_NAME`. + `TIME_TO_PROCEDURE_NAME`: la fecha en que se realizó un procedimiento. El atributo de este tipo es `PROCEDURE_NAME`. + `TIME_TO_TREATMENT_NAME`: la fecha en que se administró un tratamiento. El atributo de este tipo es `TREATMENT_NAME`. ### Tipo de relación + La relación entre una entidad y un atributo. El tipo de relación `Relationship_type` reconocida es la siguiente: `Overlap`: `TIME_EXPRESSION` se solapa con la entidad detectada.